📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告通过对 ChatGPT、Gemini、Claude 以及零售原生工具亚马逊 Alexa 和沃尔玛 Sparky 等五款 AI 模型的实测，评估了 AI 智能代理在购物全链路（从产品发现、价格验证到最终购买）中的能力，探讨了通用 AI 模型与零售集成系统之间的技术博弈。
行业主线：
AI 购物正从简单的“产品发现”向“端到端执行”演进。目前，AI 工具在品类和 SKU 识别方面已具备较高能力，但支付环节依然是最大的断层，用户仍需在 AI 推荐后手动完成交易，真正的无人值守端到端购物体验尚未实现。
关键变化与分歧：
- 通用模型 vs. 零售系统：通用 LLM（如 ChatGPT、Claude）具备强大的跨平台比价和复杂上下文理解力（如餐单规划），但缺乏实时库存和支付接口；而零售原生系统（如 Alexa、Sparky）拥有精准的实时数据和交易链路，但在复杂推理和跨生态覆盖上存在局限。
- 能力差异：在单品购买和篮子构建实测中，零售集成系统在价格准确性和加购执行上占优，而通用模型在需求推演和用户体验上更强。
受益方向与风险：
- 受益方向：能够成功桥接通用 AI 逻辑能力与零售底层结构化数据（实时价格、库存、交付）的厂商将获得核心竞争力，其中沃尔玛（WMT）被认为在 AI 时代处于较有利位置。
- 核心风险：支付接口的集成进度不及预期、AI 在处理复杂 SKU 匹配时的准确率波动，以及消费者对 AI 代理代为决策的信任度问题。